房间环境下基于四阶累积量的语音时延估计

主要研究了利用四阶累积量在房间环境下的语音信号时延估计。根据模拟实验环境和实际实验环境下的仿真结果,分别比较了在高斯白噪声情况下与有色高斯噪声情况下基于二阶统计量的广义互相关法和基于四阶累积量的时延估计法性能,验证了四阶累积量法的有效性。仿真结果表明四阶累积量法具有很好的鲁棒性。     

基于分数阶差分模型的记忆性扩展方法

由小波变换的去相关性,给出了分数阶差分(FD)模型下小波变换系数协方差矩阵的一种近似计算方法,并由此构造了一种具有扩展记忆功能的矩阵变换,它可以将一个无记忆的、独立同分布的随机序列转化为具有指定记忆特性的随机过程样本,由此实现对随机序列记忆性的扩展。通过对实际构造序列进行模型比较和参数估计证实,基于FD模型的记忆性扩展方法在统计意义上是正确的、有效的。     

基于α稳定分布的二阶Volterra变抽头长度自适应滤波算法

传统自适应Volterra滤波器抽头长度固定。当一个被识别系统或被均衡信道的特征未知或时变时,自适应滤波器的抽头长度太长,不仅增加了计算量同时也增加了误差;抽头长度太短则无法满足系统的性能要求。针对这个问题本文提出了一种二阶Volterra变抽头长度自适应滤波算法。先对Volterra滤波器输入信号进行格型滤波处理,实现了二次项信号解耦,减少了二次项的权系数,使线性部分和非线性部分权值具有相同的抽头长度,简化了传统Volterra滤波器的结构;基于最小平均p范数准则,运用分数抽头长度的概念,对滤波器抽头长度进行实时自适应调整,用LMP算法自适应调整权系数。计算机仿真结果表明,在不同信噪比的高斯噪声和 稳定分布噪声背景下, 应用本文算法的自适应信道均衡都具有良好的收敛性能,本文算法能自适应调整到最优抽头长度;验证了算法的有效性。      

分数阶微分在图像纹理增强中的应用

为了实现对模糊图像边缘及纹理的增强,使图像的细节信息更加清晰,需要对图像进行锐化增强。现有的增强方法一般是整数阶微分锐化及高通滤波,由于这些方法的处理效果仍不理想,文中引入了分数阶微分算子。分数阶微分不仅可以很好地增强图像的边缘和纹理信息,还可以保留平滑区域信息,抑制较大噪声。研究并分析了Tiansi分数阶微分算子的原理及特点,并对其进行了改进,提出了一种新的分数阶微分算子,可以更好地增强图像的边缘和纹理信息,同时保证图像的亮度不产生大幅度变化,而且可以抑制较小噪声的影响。从定量的角度分析,改进的分数阶微分算子的平均梯度最大可比原图像提高3.8倍。从而验证了改进的分数阶微分算子比整数阶微分算子如Laplace算子及Tiansi分数阶微分算子具有优越性,且算法简单易于实现,可应用于工程中的实时图像处理系统中。     

利用矩阵滤波技术估计信号二维波达方向

现有的基于子空间的波达方向估计算法都要求不相关信号源的数目小于阵元数目,但当信号源数目很多时,算法失效.为此,提出了一种具有过载估计能力的二维波达方向估计方法,先利用矩阵滤波技术接收数据进行预处理,使信号子空间限定在一个较小的区域内,把区域外的信号抑制掉,从而减小了有效的信号源数目,然后可以采用现有算法进一步估计二维波达方向.矩阵滤波器的设计过程也可以归结为一个最小二乘问题,效率很高.计算机仿真验证了算法的有效性.     

高指标代数—微分方程组的正则化解法

中就高指标半显式Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ型代数－微分方程组给出了正则化解法,并讨论了数值解与其精确解之间的误差。     

DMD全息系统重构灰度级分数傅立叶全息图

论文提出一种基于DMD投影系统的全息重构系统,用VC++实现分数傅立叶变换全息图生成平台并生成灰度全息图,由DMD全息系统实现灰度级分数傅立叶变换全息图重构,验证了DMD全息系统的可行性。此系统可为动态全息显示提供硬件基础。     

曲率驱动的基于亥姆霍兹涡量方程的图像修复模型

图像修复模型根据已知区域信息自动修复目标区域,且保证修复后的图像满足人眼视觉系统的要求,目标区域轮廓自然.理论分析证明,流体力学中无粘亥姆霍兹涡量方程可以实现图像修复.根据曲线和曲面运动方程,使用曲率驱动亥姆霍兹修复模型中的等照度线传输方向.曲率是图像几何特征作用的结果,所以新模型可以很好地保持图像中的线性特征.图像中涡量为平滑程度的度量,二维图像域中涡量具有扩散性,对涡量方程的结果做各向异性扩散,使等照度线间的图像信息交互.亥姆霍兹涡量方程修复模型中的各个参数及扩散过程是涡量扩散性和耗散性以及图像几何特征作用的结果,扩散后的修复模型稳定且不存在错误的传输方向.理论和实验证明了曲率驱动的亥姆霍兹涡量方程模型在图像修复中的有效性.     

分数阶微分算子增强图像边缘和纹理

为了提高增强图像边缘和纹理的能力,分析了分数阶微分算子频域特性,大幅提升信号高频成分同时增强信号的中频成分以及非线性保留信号的甚低频成分,据此可增强图像的边缘信息和纹理细节信息。从分数阶微分定义出发,构建了近似微分算子模板及线性滤波算法。考虑到边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,提出在3×3模板窗口内,取中心点四个方向最大值为增强值。实验结果表明,本文提出的分数阶微分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息,增强后图像清晰度提高,视觉效果明显。     

认知无线电中非高斯噪声下数字调制信号识别方法简

针对认知无线电系统中传统数字调制识别方法在非高斯Alpha稳定分布噪声下识别性能差、计算复杂度高的问题,提出了一种基于分数低阶循环谱相关系数的数字调制识别新方法。该方法提取分数低阶循环谱截面和频率谱截面以及其投影面的5个相关系数作为识别特征参数,并采用判决树分类器,实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。仿真结果表明,在非高斯Alpha稳定分布噪声下,该识别方法不仅具有较高的识别率和良好的稳健性并且计算复杂度更低,更适合于认知无线电系统。